基于深度神经网络的棉花产量预测框架：气候特征工程与噪声注入的协同优化

为解决棉花产量预测中气候变量非线性关系复杂、数据缺失等问题，研究人员开发了集成特征工程与噪声注入的深度神经网络(DNN)框架。该模型通过Growing Degree Days(GDD)等气候特征工程和噪声增强技术，在北美卡罗莱纳地区实现R2达97.9%、RMSE仅25.3 lb/acre的预测精度，显著优于传统机器学习方法，为精准农业决策提供了可靠工具。

　　

棉花作为全球重要的经济作物，其产量波动直接影响数百万棉农生计和纺织产业链稳定。然而，干旱、洪涝和热浪等极端气候事件频发，加之温度升高改变物候期匹配度，使得传统产量预测方法面临严峻挑战。研究表明，温度每升高1°C就会改变棉花生长动态，而Wang等(2022)发现覆膜灌溉仅能部分缓解这种影响。此外，降水模式改变、病虫害越冬率上升等因素相互交织，形成了复杂的"气候-产量"非线性关系网络，这对农业生产决策提出了更高精度的预测需求。

为突破这一瓶颈，研究人员创新性地构建了融合气候特征工程与深度学习的预测框架。研究首先系统收集了1954-2023年美国农业部(USDA)的县级产量数据和NOAA的日尺度气象观测，通过时间序列插补处理缺失值，并采用四分位距法识别极端气候事件。特征工程阶段创新性地引入生长度日(GDD)、营养期降水总量、灌浆期平均最高温等46个农学特征，并采用方差膨胀因子(VIF)将特征维度从246压缩至50以消除多重共线性。

核心技术突破体现在三个方面：一是构建具有ReLU激活函数的三层DNN架构，通过实证测试确定该深度在准确性与计算效率间的最佳平衡；二是引入高斯噪声注入技术，通过生成35,000个合成样本使原始数据量扩展6倍，显著提升模型泛化能力；三是采用时间序列交叉验证和早停策略，当验证损失连续10轮未改善或总轮次超过300时终止训练。

研究结果显示：1) 在模型性能方面，噪声注入DNN的测试集R²达97.9%，RMSE和MAE分别降至25.3 lb/acre和18.9 lb/acre，较未调优DNN提升6.5个百分点；2) 特征重要性分析揭示GDD和极端天气指数贡献度最高，其中温度>86°F的天数与产量呈显著负相关；3) 空间预测图显示北卡罗来纳州沿海平原的Northampton等县产量最高(>930 lb/acre)，而山地地区产量不足300 lb/acre，这与历史生产格局高度吻合。

讨论部分强调该框架实现了三个维度的创新：方法学上，首次将噪声注入与农学特征工程结合，解决了小样本深度学习中的过拟合问题；应用层面，模型对2023年县级产量的空间预测准确率达行业领先水平；理论上，证实了Williams等(2015)关于CO₂施肥效应可能被热胁迫抵消的假说。研究建议未来整合土壤属性和管理实践数据，并探索Transformer架构处理时空特征的潜力。该成果发表于《European Journal of Agronomy》，为气候变化背景下的精准农业提供了可扩展的技术范式。